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POEM-ES:无参数零阶优化算法

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报道摘要

POEM-ES 是一种无参数随机零阶优化算法,通过将子空间预条件与椭球随机采样结合,在低秩结构问题上实现降维收敛。该方法利用固定 SPSD 预条件器引导各向异性采样,并以经验有效维度 d* 指导采样与平滑参数调度,在 d* ≪ d 时显著优于原版 POEM。在 LibSVM 数据集上的 hinge-loss 二分类实验验证了其实际优势。

摘自 arXiv cs.LG

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月9日
  1. arXiv cs.LG
    POEM-ES:基于椭球采样的无参数零阶优化算法

    POEM-ES 是一种无参数随机零阶优化算法,通过将子空间预条件与椭球随机采样结合,在低秩结构问题上实现降维收敛。该方法利用固定 SPSD 预条件器引导各向异性采样,并以经验有效维度 d* 指导采样与平滑参数调度,在 d* ≪ d 时显著优于原版 POEM。在 LibSVM 数据集上的 hinge-loss 二分类实验验证了其实际优势。

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